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集成學(xué)習(xí)的集成對(duì)象是學(xué)習(xí)器。
Bagging和Boosting屬于集成學(xué)習(xí)的兩類方法。
Bagging方法有放回地采樣同數(shù)量樣本訓(xùn)練每個(gè)學(xué)習(xí)器，然后再一起集成(簡單投票);
Boosting方法使用全部樣本(可調(diào)權(quán)重)依次訓(xùn)練每個(gè)學(xué)習(xí)器, 迭代集成(平滑加權(quán))。
決策樹屬于最常用的學(xué)習(xí)器，其學(xué)習(xí)過程是從根建立樹, 也就是如何決策葉子節(jié)點(diǎn)分裂。
ID3/C4.5決策樹用信息熵計(jì)算最優(yōu)分裂，CART決策樹用基尼指數(shù)計(jì)算最優(yōu)分裂，xgboost決策樹使用二階泰勒展開系數(shù)計(jì)算最優(yōu)分裂。
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2023-10-15 00:10:28
1.來源框架不同h5格式通常用于Keras和TensorFlow框架，weights用于Darknet框架，ckpt是TensorFlow框架的一種格式，而pth則主要用于PyTorch框架...詳情>>
2023-10-15 00:05:17
一、理解大數(shù)據(jù)概念大數(shù)據(jù)測試工程師需要理解大數(shù)據(jù)的基本概念和原理，如分布式存儲(chǔ)、MapReduce、實(shí)時(shí)計(jì)算等。他們還需要了解如何處理大規(guī)模的...詳情>>
2023-10-14 23:43:03
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2023-10-14 23:01:49
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